개요

자동 결제는 전통적인 결제 카운터의 필요성을 없애 소매 경험을 혁신합니다. AI와 컴퓨터 비전으로 구동되는 이 솔루션은 고객이 단순히 물건을 집어 들고 나가면 선호하는 결제 수단에서 자동으로 금액이 차감되도록 합니다. 이 간소화된 프로세스는 대기 시간을 줄이고 편리함을 높이며 운영 오버헤드를 최소화합니다.

도전

  • 결제 지연: 결제 카운터에서 긴 대기열로 인해 고객이 불만을 느낍니다.
  • 인적 오류: 수동 청구 중 오류가 발생하여 불일치와 지연을 초래합니다.
  • 운영 비용: 직원이 있는 결제 카운터를 유지하는 데 드는 높은 비용.
  • 도난: 무단 물품 제거를 모니터링하고 방지하는 데 어려움이 있습니다.
  • 제한된 확장성: 피크 트래픽을 처리하는 데 어려움을 겪는 전통적인 결제 시스템.

솔루션

우리의 자동 결제는 다음을 제공합니다:

  • 컴퓨터 비전 추적: 카메라가 고객이 선택한 물품을 실시간으로 식별하고 추적합니다.
  • RFID 통합: 물품에 부착된 RFID 태그를 통해 결제 시 원활한 식별 및 추적이 가능합니다.
  • 모바일 결제 시스템: 고객은 연결된 결제 수단을 통해 직접 청구됩니다.
  • 행동 모니터링: AI가 고객의 행동을 모니터링하여 도난을 방지하고 규정을 준수합니다.
  • 클라우드 기반 분석: 소매업체는 구매 동향 및 매장 성과에 대한 실시간 데이터를 받습니다.

기술 하이라이트

  • AI 기반 객체 인식: 고객이 선택한 물품을 고정밀도로 식별합니다.
  • 실시간 비디오 처리: 엣지 컴퓨팅을 통해 즉각적인 물품 추적 및 청구.
  • 원활한 결제 게이트웨이: 디지털 지갑 및 비접촉 결제 시스템과의 통합.
  • IoT 센서: 추적을 위한 지능형 선반 및 쇼핑 카트에 IoT 장착.
  • 데이터 보안: 안전한 거래 및 고객 데이터 프라이버시를 보장하는 종단 간 암호화.

결과

  • 결제 시간 단축: 대기 시간이 70% 감소하여 쇼핑 경험이 향상되었습니다.
  • 운영 비용 절감: 결제 직원의 필요성을 최소화하여 최대 30% 비용 절감.
  • 고객 유지율 향상: 편리함이 개선되어 재방문 고객이 20% 증가했습니다.
  • 도난 방지: AI 기반 모니터링으로 도난 사건이 50% 감소했습니다.
  • 확장성: 효율성에 영향을 미치지 않고 피크 트래픽을 처리할 수 있는 능력 증가.

실행 중인 사례 연구

한 대형 소매 체인은 플래그십 매장에 자동 결제 시스템을 구현했습니다. AI 기반 카메라와 IoT 장착 선반을 통해 고객은 대기열 없이 쇼핑할 수 있었습니다. 시스템은 또한 의심스러운 행동을 식별하여 도난을 40% 줄였습니다. 매장은 6개월 이내에 방문객 수가 25% 증가하고 전체 매출이 15% 증가했습니다.

결론

Auto Checkout은 AI, IoT 및 원활한 결제 시스템을 통합하여 소매 경험을 재정의합니다. 이 솔루션은 고객에게 비교할 수 없는 편의성을 제공하는 동시에 소매업체가 비용을 절감하고, 도난을 방지하고, 운영을 효율적으로 확장할 수 있도록 해줍니다. 소매업의 미래를 위한 혁신과 실용성의 완벽한 조화입니다.

사례 연구